[发明专利]基于双流生成对抗网络的跨视角步态识别装置及训练方法

摘要

本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种基于双流生成对抗网络的跨视角步态识别装置及训练方法。旨在解决跨视角步态识别准确率不高的问题。具体包括：通过一个全局流生成对抗网络模型学习一个标准角度的全局流步态能量图像；利用三个局部流生成对抗网络模型学习标准角度的局部流步态能量图像；该方法中的全局流模型能够学到全局步态特征，在全局流模型的基础上，加入局部流网络，可以学到局部步态特征；通过在双流生成对抗网络的生成器上加入像素级约束可以恢复步态细节；通过将全局步态特征和局部步态特征进行融合，可以提升步态识别准确率。该方法对于步态图像具有极强的鲁棒性，可以较好的解决跨视角步态识别问题。

主权项

1.一种基于双流生成对抗网络的跨视角步态识别装置，其特征在于，包括：一个全局流生成对抗网络、多个局部流生成对抗网络、一个身份判别器；所述全局流生成对抗网络，用于将所输入的任意视角的步态能量图生成标准视角的全局步态能量图，输送至所述身份判别器；所述局部流生成对抗网络，用于将所输入的任意视角的局部步态能量图生成标准视角的局部步态能量图，输送至所述身份判别器；所述身份判别器，用于提取所述全局步态能量图的全局步态特征和所述局部步态能量图的局部步态特征，并进行融合得到融合特征，按照预设权值对该融合特征和预设注册集样本的相似性进行比较，得到身份识别结果。